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基于機(jī)器視覺的紅棗表面缺陷檢測算法研究

發(fā)布時間:2021-09-22 02:31
  新疆紅棗具有極高的營養(yǎng)及藥用價值,又被稱為“黃金壽棗”,受到消費(fèi)者青睞,社會需求量不斷加大,激發(fā)了企業(yè)家產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營棗樹的積極性。但同時,霉?fàn)、蟲害、裂紋等缺陷嚴(yán)重影響了紅棗的品質(zhì)和價值,必須進(jìn)行分揀。機(jī)器視覺技術(shù),具有效率高、精度好、檢測信息豐富、非接觸等優(yōu)點(diǎn),在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分級領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用。然而,針對紅棗表面的缺陷檢測研究仍然在不斷地探索和提高,其識別技術(shù)則更為困難,是檢測與識別中的難點(diǎn)問題。本研究在前人的理論研究和實(shí)際應(yīng)用基礎(chǔ)上,利用實(shí)驗(yàn)采集平臺實(shí)現(xiàn)對紅棗的圖像數(shù)據(jù)采集。一方面研究采用基于顏色、紋理等特征的最佳組合方式實(shí)現(xiàn)特征提取,結(jié)合合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)缺陷紅棗的檢測。同時,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自主學(xué)習(xí)事物間差異的優(yōu)點(diǎn),結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,構(gòu)建新型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提高缺陷紅棗的檢測識別率,本文研究內(nèi)容分為以下部分。首先,基于圖像處理技術(shù)的紅棗分割方法和圖像預(yù)處理研究。利用機(jī)器視覺圖像采集系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)視頻、圖像數(shù)據(jù)采集。攝像機(jī)采集到的圖像,由于光照問題、采集系統(tǒng)自身問題以及環(huán)境影響,會產(chǎn)生阻礙圖像分割、提取和識別等因素,因此研究工作主要使用幾何變換、中值濾波、圖像增強(qiáng)與形態(tài)學(xué)操作等... 

【文章來源】:石河子大學(xué)新疆維吾爾自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于機(jī)器視覺的紅棗表面缺陷檢測算法研究


常見缺陷紅棗

基于機(jī)器視覺的紅棗表面缺陷檢測算法研究


視頻圖像采集645a.視頻采集系統(tǒng)示意圖b.視頻采集系統(tǒng)實(shí)物圖

基于機(jī)器視覺的紅棗表面缺陷檢測算法研究


膨脹運(yùn)算過程示意圖

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)算法的馬鈴薯表面缺陷檢測[J]. 許偉棟,趙忠蓋.  江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報. 2018(06)
[2]柑橘表面缺陷圖像快速準(zhǔn)確分割方法[J]. 白雪冰,宋恩來,李潤佳,許景濤.  沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2018(02)
[3]基于改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多種植物葉片病害識別[J]. 孫俊,譚文軍,毛罕平,武小紅,陳勇,汪龍.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2017(19)
[4]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的番茄主要器官分類識別方法[J]. 周云成,許童羽,鄭偉,鄧寒冰.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2017(15)
[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鮮茶葉智能分選系統(tǒng)研究[J]. 高震宇,王安,劉勇,張龍,夏營威.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報. 2017(07)
[6]基于圖像顯著性分析與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的茶園害蟲定位與識別[J]. 楊國國,鮑一丹,劉子毅.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2017(06)
[7]新疆紅棗產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈管理[J]. 李志剛,姚婷婷.  江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2017(04)
[8]基于梯度分布不均勻性的干癟紅棗識別[J]. 李功燕,任亦立,馬麗艷.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報. 2016(11)
[9]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的T波形態(tài)分類[J]. 劉明,李國軍,郝華青,侯增廣,劉秀玲.  自動化學(xué)報. 2016(09)
[10]紅棗表面缺陷快速檢測方法研究[J]. 張萌,許敏.  江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2015(07)

博士論文
[1]臍橙表面缺陷的快速檢測方法研究[D]. 李江波.浙江大學(xué) 2012

碩士論文
[1]智能視頻監(jiān)控中人群密度分析及突發(fā)異常行為檢測[D]. 張兵.北京交通大學(xué) 2016



本文編號:3402959

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